ML-инженер по LLM и AI-агентам

Опыт работы: 1–3 года. Занятость: полная. График: 5/2. Рабочие часы: 8. Формат работы: на месте работодателя, удалённо или гибрид.

Обязанности:

• Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic vs. RAG)
• Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения
• Разработка AI-агентов и мультиагентных систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)
• Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования
• Версионирование промтов, моделей, датасетов
• Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа

Требования:

• Опыт работы от 1,5 лет
• Обязателен опыт разработки с LLM, включая внедрение решений в продакшен (production-grade сервисы, а не только PoC/прототипы)
• Опыт в разработке мультиагентных систем (знание LangChain/LangGraph как плюс)
• Опыт построения RAG-систем: знание стратегий чанкинга и поиска, работа с векторными БД (Qdrant, Weaviate, FAISS)
• Знание Python, написание плагинов/расширений (в т.ч. для Open WebUI) и интеграционных пайплайнов, микросервисов, C# (является плюсом), знание Java/React — как дополнительный стек
• Понимание принципов ИБ при работе с LLM: минимизация рисков утечки данных, фильтрация ввода/вывода, скоупинг доступа инструментов при использовании MCP и агентных сценариев

Условия:

• График 5/2 с 9.00 до 18.00, пятница сокращённая до 16.45
• Бесплатное обучение: опытные наставники, тренинги, онлайн-курсы
• Корпоративная библиотека
• Дружный коллектив и опытный руководитель